Evidências de anomalias na precificação de ativos do mercado acionário brasileiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardoso, Vanessa Rodrigues dos Santos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/31722
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2017.
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spelling Evidências de anomalias na precificação de ativos do mercado acionário brasileiroAnomalias (Economia)Precificação de ativosCapital Asset Pricing Model (CAPM)Mercado de ações - BrasilDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2017.Os modelos de precificação de ativos são utilizados por investidores como base para a tomada de decisões, pois estimam qual seria o seu retorno em função do risco que estão dispostos a tomar. Embora o CAPM seja o modelo mais utilizado, diversos autores defendem que o seu único fator de risco não captura anomalias existentes na precificação de ativos. Nos últimos anos tem sido crescente o interesse da academia por anomalias, de forma que em 2012 já existiam 313 delas na literatura. Este estudo objetivou investigar se os recentes modelos que consideram anomalias na precificação de ativos ajustam-se satisfatoriamente ao mercado acionário brasileiro. Como objetivo secundário, o estudo também verificou se modelos com anomalias eram superiores ao CAPM quando aplicado ao setor elétrico, pois o modelo é utilizado pela Agência Reguladora para estimar o retorno sobre o capital a ser pago aos investidores pelos consumidores de energia. Para tanto, os modelos de cinco fatores de Fama e French (2015), o de quatro fatores de Hou, Xue e Zhang (2014a) e outro alternativo com seis anomalias foram testados e comparados com o CAPM, por meio de regressões de séries temporais estimadas com dados contábeis e do mercado de ações no período de junho de 2010 a dezembro de 2016. Os resultados demostram que os três modelos com anomalias testados se ajustam satisfatoriamente à variação nos preços dos ativos no Brasil e no setor elétrico. Dentre eles, o de cinco fatores de Fama e French (2015) é superior em termos de poder explicativo no mercado acionário, enquanto o modelo alternativo se mostrou superior ao CAPM no setor elétrico. Especificamente quanto às anomalias, verifica-se que tamanho, valor, investimento, rentabilidade, momento, alavancagem operacional e fricções de mercado possuem relação estatisticamente significante com o retorno dos ativos no mercado brasileiro. Entretanto, os prêmios de risco dessas anomalias foram negativos e/ou estatisticamente não diferentes de zero, indicando que estratégias de investimentos baseadas nesse tipo de risco não foram recompensadas no Brasil no período analisado.Asset pricing models are used by investors as a basis for decision-making because they estimate how much they would return based on the risk they are willing to take. Although CAPM is the most widely used model, several authors argue that its single risk factor does not capture existing anomalies in asset pricing. In recent years the interest of the academy on anomalies has increased, so that in 2012 313 of them have been already reported in the literature. This study aimed to investigate whether recent models that consider anomalies in asset pricing fits satisfactorily to the Brazilian stock market. As a secondary objective, the study also verified whether models with anomalies were superior to CAPM when applied to the electric sector, since the model is used by the Regulatory Agency to estimate the return on capital to be paid to investors by energy consumers. To do so, the Fama and French (2015) five-factor model, the Hou, Xue and Zhang (2014a) four-factor model and an six-factor alternative model were tested and compared with CAPM, using time series regressions estimated with accounting and stock market data from June 2010 to December 2016. The results showed that the three models with anomalies tested fit satisfactorily in explaining asset price movements in Brazil and its electric industry. Among them, the Fama and French (2015) five-factor is superior in terms of explanatory power in the stock market, while the alternative model proved to be superior to CAPM in the domestic electric industry. Specifically, regarding the anomalies, we find that size, value, investment, profitability, moment, operating leverage and market frictions have a statistically significant relation with asset returns in the Brazilian market. However, the risk premiums for these anomalies are negative and / or statistically nonzero, indicating that investment strategies based on this type of risk are not rewarded in the Brazilian market in the analyzed period.Medeiros, Otávio Ribeiro deCardoso, Vanessa Rodrigues dos Santos2018-04-24T20:13:04Z2018-04-24T20:13:04Z2018-04-242017-12-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCARDOSO, Vanessa Rodrigues dos Santos. Evidências de anomalias na precificação de ativos do mercado acionário brasileiro. 2017. 143 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://repositorio.unb.br/handle/10482/31722A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-12T18:25:41Zoai:repositorio.unb.br:10482/31722Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-12T18:25:41Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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